End-of-Life management of wind turbines, PV modules and Lithium-Ion batteries: Current practices and closing the circular economy gap
Notice bibliographique
Résumé
Renewable energy generation and increased electrification are pivotal to reducing greenhouse gas emissions and mitigating climate change. Consequently, global deployment of wind turbines, PV modules and electric vehicles has soared, and the trend is expected to continue. These technologies have only recently started reaching the end of their design lives, and rapid escalation of end-of-life (EoL) waste volumes are projected. This study responds to the imminent waste issue by researching current EoL management practices, initiatives and regulations of these three technologies in Canada and globally. Through extensive literature review and communications with select experts in the EoL field, it also seeks to identify factors that impede current EoL management efforts to close the circular economy gap and those that can support the overall sustainability of deploying these technologies. \n \nThe EoL management of these technologies is in the early stages and many innovative initiatives are being explored and developed. There are currently few proven business cases, and barriers to the EoL strategies’ profitability and effectiveness include insufficient waste feedstock, inadequate collection infrastructure and second-life markets, and uncertainty about the assets’ remaining useful life. Designing for circularity, collaboration between supply chain stakeholders, circular business models and technology-specific regulations that incorporate extended producer responsibility, second-life targets and circular solutions can help progress the technologies toward improved sustainability. \n \nThe research found that EoL management is a complex but necessary undertaking that needs to consider multiple, often conflicting factors. Additionally, the technologies and their EoL management practices are dynamic and fast-changing. Hence this study's findings are best viewed as compelling evidence of the increasing need for robust EoL management and a demonstration of potential solutions rather than absolute conclusions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».